专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于多头注意力的蛋白翻译后修饰预测方法-CN202210989623.0在审
  • 闫科;高辉;康昭;何跃武;徐辉 - 电子科技大学
  • 2022-08-18 - 2022-11-25 - G16B20/00
  • 本发明公开了一种基于多头注意力的蛋白翻译后修饰预测方法,属于生物信息技术领域,包括如下步骤:预处理带有翻译后修饰标注信息的蛋白序列,得到合法字符集、第二蛋白序列数据集和基准数据集;基于合法字符集得到三种词汇表;对第二蛋白序列数据集中的蛋白序列样本进行多尺度划分,得到单个氨基酸尺度数据集、二肽尺度数据集和三肽尺度数据集;利用Skip‑gram模型结构对语料进行训练,得到三种词向量模型;对基准数据集的蛋白序列片段进行多头注意力模型的标签预测,得到蛋白序列片段预测结果;本发明通过多尺度词向量全面利用原始蛋白序列中的多肽组成信息,并降低了对于生物学特征工程的依赖。
  • 一种基于多头注意力蛋白质翻译修饰预测方法
  • [发明专利]基于质谱谱图的无标蛋白定量方法-CN201710411726.8有效
  • 汤俊;石铁流;徐文超;杨艳琴 - 华东师范大学
  • 2017-06-05 - 2019-10-01 - G01N27/62
  • 本发明公开了一种基于质谱谱图的无标蛋白定量方法,包括如下步骤:通过理论酶切的理论蛋白序列数据获得相应的理论肽段集;提取一级质谱谱图(MS)上所有离子的提取离子流色谱图(XIC),并计算提取离子流色谱图上相应的保留时间本发明提出采用结合智能优化算法的无标蛋白定量算法,通过智能优化算法在上述多重映射关系表中取得理论肽段集和提取离子流色谱图的最佳映射关系并获得定量结果。通过进行肽段的高效定性,本发明能得到较高的蛋白检测覆盖率,从而给蛋白进行高通量定量。研究表明细胞中蛋白表达丰度的变化对于疾病的早期诊断具有重要意义。
  • 基于质谱谱图蛋白质定量方法
  • [发明专利]一种基于蛋白互作的生物特征信息预警方法-CN201911234338.2在审
  • 张利达;李德欣 - 武汉深佰生物科技有限公司
  • 2019-12-05 - 2020-03-27 - G06F21/60
  • 本发明公开了一种基于蛋白互作的生物特征信息预警方法,本发明涉及生物信息处理技术领域。生物体蛋白相互作用的识别精准而且高效,是保障生物体识别并对外界产生反应的基础。本发明基于蛋白互作的生物特征信息预警方法,可实现通过在生物特征数据信息系统内建立安全预警和防护系统,来告警和防控数据信息的遗失,很好的达到了通过双重登录权限认证和多次登录失败锁定功能,来使提高数据系统信息安全性的目的,大大提高了数据的安全性,很好的避免了数据受到外来病毒程序的侵入窃取数据信息的情况发生,防止用户越权危险操作影响生物特征数据的信息安全,同时,可实现对多种数据进行选择使用,能够适用于多种数据的安全预警,从而给人们使用蛋白互作的生物特征信息数据的信息十分有益。
  • 一种基于蛋白生物特征信息预警方法
  • [发明专利]基于轻同位素近同重标记的整体蛋白定量分析方法-CN201610235638.2有效
  • 田志新 - 同济大学
  • 2016-04-15 - 2017-07-28 - G01N33/68
  • 本发明涉及一种基于轻同位素近同重标记的整体蛋白定量分析方法。首先将两组不同生理或病理条件的整体蛋白分别作为控制组与疾病组,分别进行赖氨酸ε‑氨基及N端氨基全部同重标记,分别标记为‑N(C5H11O2CH2)2和‑N(C5H11SCH2)2;同重标记后两组蛋白按等比例混合进行高分辨质谱和串级质谱分析得到一个数据组;对数据组进行定性、定量数据搜索,得到蛋白的ID及疾病组每一个蛋白相对于控制组的相对比例,即疾病条件下所有蛋白的上调或下调情况。与现有技术相比,本发明的定量标记试剂不仅标记效率高,准确度高;而且便宜,易得,适用于整体蛋白基于高分辨串级质谱分析的定量。
  • 基于同位素标记整体蛋白质定量分析方法
  • [发明专利]一种基于深度学习提高单细胞蛋白组鉴定覆盖率的方法-CN202210331187.8有效
  • 郭雪江;李妍;司徒成昊;王兵 - 南京医科大学
  • 2022-03-31 - 2022-12-27 - G16B25/10
  • 本发明公开了一种基于深度学习提高单细胞蛋白组鉴定覆盖率的方法,该方法包括:通过质谱实验产生多细胞蛋白组和多个单细胞蛋白组质谱数据,提取谱图信息进行预处理;根据肽段保留时间构建肽段保留时间预测模型;基于多细胞蛋白组质谱数据作为谱图库,构建的深度学习模型来预测单细胞蛋白组谱图碎片离子强度,并产生用于区分目标和诱饵PSM的特征;构建贝叶斯参数优化的集成学习模型对单细胞蛋白组谱图质量进行重打分;基于正反竞争方法控制谱图和蛋白水平的假发现率,进而将高可信性度的肽匹配谱图拼装为肽段、蛋白进行定量。本发明有助于提高单细胞蛋白组质谱数据蛋白鉴定水平,并促进单细胞蛋白组学的未来发展和应用。
  • 一种基于深度学习提高单细胞蛋白质鉴定覆盖率方法

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